Se lee la base de datos con formato excel con la función read_excel
Se eliminar las filas con NA: valor_mercadoNA <- is.na(X2021$valor_mercado)
Hacemos una tabla por años y por numero de inmuebles por municipio
library(data.table)
# TABLA POR AÑOS
table(testigos$anro)
2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
4 10 103 819 666 809 682 716 27
# ORDEN DECRECIENTE DE MUNICIPIOS
conarmuni<-sort(decreasing = TRUE, (table(testigos$nucleopost)))
head(conarmuni, 10)
MADRID POZUELO DE ALARCON
326 207
MAJADAHONDA COLMENAR VIEJO
200 146
BOADILLA DEL MONTE GALAPAGAR
135 113
ROZAS DE MADRID, LAS MATAS-PINAR-MONTE ROZAS (LAS)
104 94
COLLADO VILLALBA TORRELODONES
92 92
# library(dplyr)
# library(magrittr)
# save(testigos,file="testigos.Rda")
test <- select(testigos, nucleopost, coorde, coordn, calle)%>%
filter(testigos$nucleopost>90)
test # Hemos seleccionados los nucleos, coordenadas y calles con municipios mayores que tengan mas de 90 testigos y los guardamos. Lo vamos a utilizar para su localizacion
## # A tibble: 2,861 x 4
## nucleopost coorde coordn calle
## <chr> <chr> <chr> <chr>
## 1 ROZAS DE MADRID, LAS 40,5175610066326 -3,92866357260355 SALVIA
## 2 ROZAS DE MADRID, LAS 40,5194850930873 -3,93188145820519 LAZAREJO
## 3 PEDREZUELA 40,7382143494648 -3,63302707625776 TARRAGONA
## 4 PEDREZUELA 40,7459913521201 -3,59977622654704 DE LA ERMITA
## 5 VILLAVICIOSA DE ODON 40.3962299 -3.9131413 MIÑO
## 6 VILLAVICIOSA DE ODON 40.3834628 -3.9231219 GUADIANA
## 7 VILLAVICIOSA DE ODON 40.3816200 -3.9215000 MIÑO
## 8 VILLAVICIOSA DE ODON 40.3849347 -3.9232046 RIANSARES
## 9 VILLAVICIOSA DE ODON 40.3775674 -3.9322085 TAJO
## 10 VILLAVICIOSA DE ODON 40.3787985 -3.9291633 SIL
## # ... with 2,851 more rows
# save(test,file="test90.Rda")
# load("test90.Rda")
Eliminamos variables, columnas no utiles para el estudio y las que hay las cambiamos de nombre
# install.packages("ggeffects")
library(ggeffects)
library(splines)
totaldata<-as.data.frame(total)
data(totaldata)
fit1 <- lm(valor_mercado ~ anno + S_adopt, data=totaldata)
# summary(fit1)
ggpredict(fit1, terms = "anno")
# Predicted values of valor_mercado
anno | Predicted | 95% CI
---------------------------------------
2015 | 4.13e+05 | [2.40e+05, 5.86e+05]
2016 | 2.60e+05 | [2.29e+05, 2.91e+05]
2017 | 3.24e+05 | [3.00e+05, 3.49e+05]
2018 | 2.41e+05 | [2.16e+05, 2.66e+05]
2019 | 3.29e+05 | [3.07e+05, 3.52e+05]
2020 | 2.70e+05 | [2.47e+05, 2.92e+05]
2021 | 3.58e+05 | [3.27e+05, 3.88e+05]
Adjusted for:
* S_adopt = 192.69
REPRESENTACION GRAFICA DEL MODELO 1 AJUSTADO
total<-data[data$S_adopt !=0,] # Eliminamos las filas con una Scp cero
total<-total[total$uso == "Residencial",] # Solo las Residencial
total<-total[total$S_adopt < 800,] # Eliminamos las superficies superiores a 800
total<-total[total$valor_mercado < 2000000,] # Eliminamos las superficies superiores a 800
g <- ggplot(total, aes(x = S_adopt, y = valor_mercado)) +
geom_point(color = "dodgerblue", alpha = .5) +
labs(x = "Superficie adoptada", y = "Valor de Mercado")
# summary(g)
g +
geom_abline(intercept = coefficients(fit1)[1],
slope = coefficients(fit1)[8],
color = "darkorange2", size = 1.5) +
labs(title = paste0("y = ", round(coefficients(fit1)[8], 2),
" * x + ", round(coefficients(fit1)[1], 2)))+
geom_vline(xintercept = 600, linetype = 2, color = "red", size = 1)+
geom_hline(yintercept = 1152850, linetype = 2, color = "red", size = 1)
EL Valor de Mercado obtenido para una vivienda de 600 m2 es de: 1.152.850,69 euros